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在神經物理模擬器的訓練中,非微分展開訓練方法在結合數值求解器的情況下,可以達到與全微分預測方法相媲美的精度,甚至超越未結合求解器的全微分方法。
標題:基於神經物理模擬器瞬態動力學的展開訓練中的可微性研究
作者:Bjoern List, Li-Wei Chen, Kartik Bali, Nils Thuerey
機構:慕尼黑工業大學計算、信息和技術學院
時間:2024年10月11日
本研究旨在探討展開訓練(unrolling)對神經物理模擬器瞬態動力學預測精度的影響,並比較三種展開訓練方法:單步訓練、全微分展開訓練和非微分展開訓練。